基于细菌觅食算法的SAR图像阈值分割

提出了一种SAR图像阈值分割新方法.该方法在深入分析基本细菌觅食算法的基础上,缩小菌群的觅食空间以进一步提高分割阈值的搜索速度,然后采用改进的二维灰熵模型作为细菌觅食算法的适应度函数,通过菌群的趋化、复制和驱散3种行为模式并行搜索最佳阈值.实验结果初步显示,该方法在收敛速度、稳定性和分割效果3个方面,均优于基于遗传算法、人工鱼群算法等群体智能优化算法的分割方法.     

改进的细菌觅食算法在图像分割中的应用

针对一些仿生算法应用于图像分割时其搜索速度缓慢,易陷入局部最优等问题,提出一种改进的细菌觅食算法,并将其应用到图像分割领域。首先,把传统细菌觅食算法的趋化算子的固定步长替换为动态步长,把其迁徙算子的固定迁徙概率替换为动态迁徙概率;然后,利用图像的灰度直方图作为特征,并使用改进的细菌觅食算法进行图像分割。实验结果表明,使用基于改进细菌觅食算法的图像分割方法,在准确率和速度方面都优于其他传统仿生算法。     

基于改进细菌觅食算法的无功优化

采用改进的细菌觅食(MBFO)算法求解电力系统无功优化问题,引入了步长递减的控制策略,改善了算法前期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力;引入了SA-PSO变异算子,从而使个体可以相互交流,并从精英那里得到经验;引入遗传算法的交叉和赌盘选择,保护了精英个体,同时降低了解劣化的概率.以IEEE-30节点为例的算例结果表明,较其他几种优化方法而言,M BFO具有更快的收敛速度和更好的优化效果,故该算法在解决无功优化问题上可行且有效.     

基于均方根阈值的PCNN图像分割算法研究

为了改善脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割过程中的性能,提出了一种将灰度均方根阈值与PCNN相结合的方法,称之为灰度均方根阈值PCNN (RMS-PCNN)。在简化方法中,只需确定一个参数;此外,在图像分割点火过程中,PCNN阈值只计算一次,展现了更好的分割性能和更快的计算速度。实验结果表明该简化方法是一种有效的图像分割方法。     

PCNN模型参数优化与多阈值图像分割

脉冲耦合神经网络(PCNN)以其更接近生物处理信息机制的优越性,被广泛应用在图像处理等领域.针对其模型参数需要反复实验才能确定的问题,提出了用信息曲线来表征图像特征,研究了PCNN模型中动态门限衰减系数的快速优化方法.实验结果表明该算法不仅可以减少PCNN网络运行周期内的迭代次数,还能有效完成灰度图像分割.     

一种基于PCNN的图像分割改进算法

为了实现脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割过程中模型参数与迭代次数的少量化,提出了一种改进的PCNN快速图像分割算法.算法对PCNN模型进行了简化,将传统PCNN模型中恒定的连接系数与神经元所在像素点的像素值联系起来,去除了PCNN分割图像过程中的人工设置参数过程,并根据图像灰度统计特性,将动态阈值转变为恒定阈值,...     

基于PCNN的图像多区域迭代分割

对传统经典的PCNN网络进行改进,提出一种新的基于PCNN的多区域图像分割方法。去掉原模型中的一些次要参数,突出灰度对分割的影响;根据图像中存在不同灰度变化的特性,分2阶段完成对图像的分割:初次分割和二次分割。初次分割是利用灰度直方图谷底灰度作为动态阈值进行,使动态阈值对分割边界的影响达到最小;二次分割则对初次分割的结果进行细分割,点火区域和非点火区域灰度差较小,其动态链接系数通过循环迭代搜索确定。二次分割迭代进行,从而实现了对整幅图像的完整分割。其实验结果表明,该方法的错误率小于常规的聚类分割算法和GBS算法。       

一种自适应细菌觅食优化算法

针对在优化高维函数时,细菌觅食优化算法性能不佳的情况,提出了一种自适应细菌觅食优化算法.将固定的趋化步长改进为非线性递减的自适应游动步长,提高了算法的局部搜索能力;引入维度自适应学习算法,对每个趋化周期内得到的当前最优细菌进行维度自适应学习一次,提高了解的精度和搜索效率;将精英细菌作为Tent混沌映射的初始点对符合迁徙条件的细菌进行位置初始化,加快了算法的收敛速度.仿真结果表明,文中提出的算法在解的精度和收敛速度等方面均表现更优,具有更高的效率.     

基于自适应细菌觅食算法的灰度图像增强方法

为提高图像增强的自适应性,首先将细菌的自适应趋向因子引入到细菌觅食算法中,然后将提升的细菌觅食算法和非完全Beta函数结合而去获得最佳的灰度变换参数,最终实现对降质图像的最大程度的自适应增强.仿真实验结果表明,提升的优化算法可以更好的优化Beta函数的参数,因而能更有效地提高图像整体对比度和视觉效果.     

一种基于细菌觅食算法的机械手臂控制器设计

针对机械臂控制系统需可靠、快速、准确跟踪设定值轨迹的要求,通过研究机械臂控制系统的非线性动力学模型,提出1种基于细菌觅食优化算法(BFO)优化PID控制器参数的控制方案。设计采用细菌觅食算法求解在线优化PID参数的流程,用于机器人手臂的跟踪控制。为更有效地考察机械手臂系统的跟踪控制性能,设定2个关节的期望轨迹分别为正弦和余弦函数。仿真结果表明,与传统PID方法相比,基于BFO算法优化的控制方案具有更优越的控制品质和较强的抑制干扰能力,能有效提高机械臂跟踪控制的快速性和准确性。     

PCNN模型在彩色图像分割中的应用

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型主要应用于灰度图像处理的局限性,利用脉冲发生器将颜色信息引入模型作为输入,与灰度信息共同控制神经元的内部行为,控制等灰度值的不同颜色区域分期点火,实现彩色图像的精确分割.双输入PCNN模型实现了彩色图像的分割,同时保持了PCNN模型对噪声的鲁棒性,从简单的仿真图像和实际图像两方面验证了此分割方法的有效性.     

微粒群优化和区域生长结合的彩色图像分割算法

提出了一种微粒群优化和区域生长相结合的彩色图像分割算法,以彩色图像直方图中自适应搜索到的峰值作为像素种子。由于搜索像素种子点是按密度进行,计算量小,大幅度提高了算法的计算速度,同时克服了传统区域生长方法不能自动选择种子且容易导致过分割的局限性。实验表明：该方法提高了图像分割速度,并可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于遗传算法的超声图像水平集分割

文章提出了超声图像自动分割的新方法。其基本思想是在水平集分割方法的基础上，以能量函数作为评价函数，把图像分割问题变成一个优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量到达最优的轮廓曲线。应用此方法对肝脏超声图像进行肿瘤的边缘提取，得到比较好的结果，从而完成图像的自动分割。     

一种融合PCNN和Watershed变换的图像分割方法

提出了一种融合Watershed变换(WST)和主成分神经网络(PCNN)的图像分割方法.该方法充分利用WST和PCNN在图像分割方面各自的优点,首先用PCNN对待分割的图像进行预处理,自动生成对象标记,然后在标记的指引下,进行WST.有了标记,WST就会以一种受控制的方式进行,这样过度分割的问题就会得到解决.实验表明,该方法能够快速、准确地实现图像分割.     

基于二进制粒子群的图像分割算法

基于最大类间方差的分隔方法思想简单、稳定有效,对于简单图像的分割效果良好。为了改善对复杂图像的分割效果,将算法推广到多阈值分割法;针对计算复杂度问题,引入二进制粒子群算法来解决,提高了算法的求解性能。通过对图像分割的实验,证明了算法的可行性和有效性。     

基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊C均值聚类算法（FCM）在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值．文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法（DEPSO—FCM）．利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题。同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEPSO-FCM进行图像分割．实验表明,该方法能解决FCM算法陷入局部最优的问题,在不同的色彩空间上都获得了理想的分割效果．     

基于分水岭和种子生长的彩色图像分割

提出一种基于分水岭和种子区域生长的彩色图像改进分割算法。该算法先对彩色图像进行分割前预处理,使用分水岭算法对图像进行初始分割,然后根据一定的规则从分水岭算法分割形成的区域中自动选取种子区域并进行生长,最后合并相似区域或小区域。以区域作为种子生长单位,使用种子区域一次性生长方法进行生长。实验结果表明,该算法分割结果较好,分割速度较快。